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Vue中computed分析

在Vue中computed是计算属性,其会根据所依赖的数据动态显示新的计算结果,虽然使用{{}}模板内的表达式非常便利,但是设计它们的初衷是用于简单运算的,在模板中放入太多的逻辑会让模板过重且难以维护,所以对于任何复杂逻辑,都应当使用计算属性。计算属性是基于数据的响应式依赖进行缓存的,只在相关响应式依赖发生改变时它们才会重新求值,也就是说只要计算属性依赖的数据还没有发生改变,多次访问计算属性会立即返回之前的计算结果,而不必再次执行函数,当然如果不希望使用缓存可以使用方法属性并返回值即可,computed计算属性非常适用于一个数据受多个数据影响以及需要对数据进行预处理的条件下使用。

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基于马尔科夫边界发现的因果特征选择算法综述

摘要 因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 高维数据为真实世界的机器学习任务带来诸多挑战, 如计算资源和存储资源的消耗、数据的过拟合, 学习算法的性能退化[1], 而最具判别性的信息仅被一部分相关特征携带[2].为了降低数据维度, 避免维度灾难, 特征选择研究受到广泛关注.大量的实证研究[3, 4, 5]表明, 对于多数涉及数据拟合或统计分类的机器学习算法, 在去除不相关特征和冗余特征的特征子集上, 通常能获得比在原始特征集合上更好的拟合度或分类精度.此外, 选择更小的特征子集有助于更好地理解底层的数据生成流程[6].

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